Matlab 多分类逻辑回归：'mnrfit' 函数的 'model' 参数详解

在 Matlab 中，mnrfit 函数用于拟合多项式逻辑回归模型。对于多分类问题，'model' 参数用于指定模型的类型。常见的模型类型包括：

'nominal': 适用于没有明确顺序关系的多类别分类问题。例如，预测图像中包含的物体类别（猫、狗、鸟）。
'ordinal': 适用于类别之间存在明确顺序关系的多分类问题。例如，预测产品评分等级（优秀、良好、一般、差）。
'hierarchical': 适用于类别之间存在层次结构关系的多分类问题。例如，预测员工职位等级（初级、中级、高级）。

错误信息说明：

'multinomial' 不是 'model' 参数的有效值。在 mnrfit 函数中，没有直接提供 'multinomial' 作为 'model' 参数的有效值。

修正后的示例代码：

对于多分类逻辑回归问题，通常使用 'nominal' 作为 'model' 参数的值。下面是一个修正后的示例代码，演示如何使用 'nominal' 模型来训练多类别逻辑回归：

% 导入数据集
res = xlsread('7变量170样本.xlsx');
x = res(:, 1:end-1);
y = res(:, end);

% 数据归一化
[x, ps_input] = mapminmax(x, 0, 1);
X = mapminmax('apply', x, ps_input);

% 将标签变量转换为分类变量
y = categorical(y);

% 将数据集分为训练集和测试集（5倍交叉验证）
cv = cvpartition(y, 'KFold', 5);
accuracy = zeros(cv.NumTestSets, 1);

for i = 1:cv.NumTestSets
    X_train = X(training(cv, i), :);
    y_train = y(training(cv, i));
    X_test = X(test(cv, i), :);
    y_test = y(test(cv, i));

    % 构建多类别逻辑回归模型
    model = mnrfit(X_train, y_train, 'model', 'nominal');

    % 在测试集上进行预测
    predictedLabels = mnrval(model, X_test);

    % 将概率转换为预测标签
    [~, predictedLabels] = max(predictedLabels, [], 2);
    predictedLabels = categorical(predictedLabels);

    % 计算准确率
    accuracy(i) = sum(predictedLabels == y_test) / numel(y_test);
end

% 输出平均准确率
fprintf('Average Accuracy: %f\n', mean(accuracy));

在这个修正后的示例代码中，使用 'model' 参数的值设置为 'nominal'，以指定多类别逻辑回归模型的类型。通过这种方式，可以训练适用于多类别分类问题的模型。请注意，您还可以根据具体的问题和数据特点调整其他的参数，以优化模型性能。

总结：

在使用 mnrfit 函数进行多分类逻辑回归时，请根据类别之间的关系选择合适的 'model' 参数值：

无序类别：'nominal'
有序类别：'ordinal'
层次结构类别：'hierarchical'

选择正确的模型类型可以有效提高模型的预测性能。